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发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2016-04-15

发表刊物：计算机工程

收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU

卷号：42

期号：4

页面范围：248-254

ISSN号：1000-3428

关键字：图像分割;水平集;离散区域;灰度不均匀;图像数据离散化;粗糙集

摘要：为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法 由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演化区域的灰度值,使得图像能够被更精确地分割.在迭代演化过程中,加权后的KM模型对应的水平集权重最小值为1.权重值越大水平集元素更新与演化曲线收敛越快,原始KM模型对应的非加权水平集可看作是所有权重值为1的加权水平集,提出的方法能够以相对较高的迭代效率完成图像分割.合成图像和自然图像分割实验结果表明,改进后的水平集图像分割方法有更好的分割质量和迭代效率.